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	<title>serial_diff 聚合 | ElasticSearch 7.7 权威指南中文版</title>
	<meta name="keywords" content="ElasticSearch 权威指南中文版, elasticsearch 7, es7, 实时数据分析，实时数据检索" />
    <meta name="description" content="ElasticSearch 权威指南中文版, elasticsearch 7, es7, 实时数据分析，实时数据检索" />
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	var _link = 'search-aggregations-pipeline-serialdiff-aggregation.html';
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                        <div class="col-xs-12 col-sm-8 col-md-8 guide-section">
                            <div style="color:gray; word-break: break-all; font-size:12px;">原英文版地址: <a href="https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.7/search-aggregations-pipeline-serialdiff-aggregation.html" rel="nofollow" target="_blank">https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.7/search-aggregations-pipeline-serialdiff-aggregation.html</a>, 原文档版权归 www.elastic.co 所有<br/>本地英文版地址: <a href="../en/search-aggregations-pipeline-serialdiff-aggregation.html" rel="nofollow" target="_blank">../en/search-aggregations-pipeline-serialdiff-aggregation.html</a></div>
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</div>
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</span>
</div>
<div class="section">
<div class="titlepage"><div><div>
<h2 class="title">
<a id="search-aggregations-pipeline-serialdiff-aggregation"></a>序列差分(serial differencing, serial_diff)聚合
</h2>
</div></div></div>
<p>
序列差分是一种技术，时间序列中的值在不同的时间延迟或周期中被减去。 

例如，数据点 f(x) = f(x<sub>t</sub>) - f(x<sub>t-n</sub>)，其中n是使用的周期。
</p>
<p>
周期为1相当于没有时间归一化的导数：它只是从一个点到下一个点的变化。

单周期对于去除固定值的线性趋势很有用。
</p>
<p>
单周期对于将数据转换为平稳序列也很有用。

在这个例子中，道琼斯指数(Dow Jones)是在大约250天内绘制的。

原始数据不是固定的，这使得一些技术很难使用。 
</p>
<p>
通过计算第一差值，我们对数据进行去趋势化处理(例如，去除一个固定值的线性趋势)。

我们可以看到，数据变成了一个平稳的序列(例如，第一个差异随机分布在零附近，似乎没有表现出任何模式/行为)。

这个转换显示出数据集呈随机游走分布状态; 该值是前一个值+/-一个随机量。 

这种洞察力允许选择进一步的分析工具。
</p>
<div id="serialdiff_dow" class="imageblock">
<div class="content">
<img src="../static/images/pipeline_serialdiff/dow.png" alt="dow">
</div>
<div class="title">图 17. 道琼斯用一阶差分作图并使之平稳</div>
</div>
<p>
更长的周期可用于移除季节性/周期性行为。

在这个例子中，一群旅鼠是用正弦波+固定线性趋势+随机噪声合成生成的。

正弦波的周期为30天。
</p>
<p>
第一个差异去除了固定趋势，只留下一个正弦波。

然后将第30次差应用于第1次差，以消除循环行为，留下一个可用于其他分析的平稳序列。
</p>
<div id="serialdiff_lemmings" class="imageblock">
<div class="content">
<img src="../static/images/pipeline_serialdiff/lemmings.png" alt="lemmings">
</div>
<div class="title">图 18. 用第1和第30个差分绘制的旅鼠数据是稳定的</div>
</div>
<div class="section">
<div class="titlepage"><div><div>
<h3 class="title">
<a id="_syntax_14"></a>语法
</h3>
</div></div></div>
<p>一个单独的<code class="literal">serial_diff</code>看起来像这样：</p>
<div class="pre_wrapper lang-js">
<pre class="programlisting prettyprint lang-js">{
    "serial_diff": {
        "buckets_path": "the_sum",
        "lag": "7"
    }
}</pre>
</div>
<div class="table">
<a id="serial-diff-params"></a>
<p class="title"><strong>表 29. <code class="literal">serial_diff</code>参数</strong></p>
<div class="table-contents">
<table border="1" cellpadding="4px" summary="serial_diff Parameters">
<colgroup>
<col class="col_1">
<col class="col_2">
<col class="col_3">
<col class="col_4">
</colgroup>
<thead>
<tr>
<th align="left" valign="top">参数名称</th>
<th align="left" valign="top">描述</th>
<th align="left" valign="top">是否必需</th>
<th align="left" valign="top">默认值</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td align="left" valign="top"><p><code class="literal">buckets_path</code></p></td>
<td align="left" valign="top"><p>
感兴趣的度量的路径 (更多详情请参考 <a class="xref" href="search-aggregations-pipeline.html#buckets-path-syntax" title="buckets_path语法"><code class="literal">buckets_path</code>语法</a>
</p></td>
<td align="left" valign="top"><p>必需</p></td>
<td align="left" valign="top"><p></p></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><p><code class="literal">lag</code></p></td>
<td align="left" valign="top"><p>
要从当前值中减去的历史桶。

例如，滞后7将从7个桶之前的值中减去当前值。

必须是非零正整数
</p></td>
<td align="left" valign="top"><p>可选</p></td>
<td align="left" valign="top"><p><code class="literal">1</code></p></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><p><code class="literal">gap_policy</code></p></td>
<td align="left" valign="top"><p>
确定当遇到数据中的间隙时应该发生什么。
</p></td>
<td align="left" valign="top"><p>可选</p></td>
<td align="left" valign="top"><p><code class="literal">insert_zero</code></p></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><p><code class="literal">format</code></p></td>
<td align="left" valign="top"><p>应用于此聚合的输出值的格式</p></td>
<td align="left" valign="top"><p>可选</p></td>
<td align="left" valign="top"><p><code class="literal">null</code></p></td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</div>
<p>
<code class="literal">serial_diff</code>聚合必须嵌入一个<code class="literal">histogram</code>或<code class="literal">date_histogram</code>聚合中：
</p>
<div class="pre_wrapper lang-console">
<pre class="programlisting prettyprint lang-console">POST /_search
{
   "size": 0,
   "aggs": {
      "my_date_histo": {                  <a id="CO275-1"></a><i class="conum" data-value="1"></i>
         "date_histogram": {
            "field": "timestamp",
            "calendar_interval": "day"
         },
         "aggs": {
            "the_sum": {
               "sum": {
                  "field": "lemmings"     <a id="CO275-2"></a><i class="conum" data-value="2"></i>
               }
            },
            "thirtieth_difference": {
               "serial_diff": {                <a id="CO275-3"></a><i class="conum" data-value="3"></i>
                  "buckets_path": "the_sum",
                  "lag" : 30
               }
            }
         }
      }
   }
}</pre>
</div>
<div class="console_widget" data-snippet="snippets/584.console"></div>
<div class="calloutlist">
<table border="0" summary="Callout list">
<tr>
<td align="left" valign="top" width="5%">
<p><a href="#CO275-1"><i class="conum" data-value="1"></i></a></p>
</td>
<td align="left" valign="top">
<p>
一个名为“my_date_histo”的<code class="literal">date_histogram</code>聚合是在“timestamp”字段上构建的，间隔为一天
</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top" width="5%">
<p><a href="#CO275-2"><i class="conum" data-value="2"></i></a></p>
</td>
<td align="left" valign="top">
<p>
<code class="literal">sum</code>度量用于计算字段的总和。

这可以是任何(数字)度量(sum、min、max等)
</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top" width="5%">
<p><a href="#CO275-3"><i class="conum" data-value="3"></i></a></p>
</td>
<td align="left" valign="top">
<p>
最后，我们指定一个<code class="literal">serial_diff</code>聚合，它使用“the_sum”度量作为其输入。
</p>
</td>
</tr>
</table>
</div>
<p>
序列差分的构建，首先要指定一个字段的<code class="literal">histogram</code>或<code class="literal">date_histogram</code>聚合。

然后，你可以选择在那个直方图中添加普通的度量，如<code class="literal">sum</code>。

最后，<code class="literal">serial_diff</code>被嵌入直方图中。

然后，<code class="literal">buckets_path</code>参数用于“指向”直方图内的一个同级度量(有关<code class="literal">buckets_path</code>语法的描述，请参见<a class="xref" href="search-aggregations-pipeline.html#buckets-path-syntax" title="buckets_path Syntax"><code class="literal">buckets_path</code>语法</a>)。
</p>
</div>

</div>
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</div>
</div>

                  <!-- end body -->
                        </div>
                        <div class="col-xs-12 col-sm-4 col-md-4" id="right_col">
                        
                        </div>
                    </div>
                </div>
            </section>
        </div>
    </section>
</div>
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